[4L2] ロボットと実世界-ヒューマンロボットインタラクション(2)

[4L2-04] Coupled GP-HSMMを用いた連続動作の分節化に基づくインタラクションのモデル化

〇押川 慧¹、中村 友昭¹、長井 隆行¹、岩橋 直人²、船越 孝太郎³、中野 幹生⁴、金子 正秀¹ (1. 電気通信大学、2. 岡山県立大学、3. 京都大学、4. (株) ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン)

キーワード：Coupled GP-HSMM、分節化、インタラクション

人間社会には様々なインタラクションが存在しており，人はインタラクションの観察から学習することができる．ロボットが人と共存するためには，ロボットも同様に教師なしにインタラクションを学習することが重要となる．本稿ではCoupled GP-HSMM を用いることで二者間の連続動作を分節化し，行動の相互関係を推定することで，その間で行われているインタラクションを教師なしで学習するモデルを提案する．また、実際のインタラクションは必ずしも同時に行われるものではないため、そのような時間差も同時に推定する．本稿では実際のインタラクションを対象に，提案手法の有効性を検証する．実験の結果、提案手法を用いることで二者間のインタラクションにおける行動の相互関係とお互いの行動のずれを推定しながら教師なしに分節・分類し，行動の因果関係を確率で表現することができた．